• 从历史上看,印度太空计划专注于民用应用 • 近年来的变化赋予了其军队更大的作用 • 2019 年 3 月举行了 DA-ASAT 测试 - Mission Shakti • 2019 年 4 月成立了国防太空局 • 2019 年 6 月成立了国防空间研究组织 • 2019 年 7 月举行了桌面演习 - IndSpaceEx - 以推演太空战的可能性并找出其太空安全方面的差距/弱点 • 印度空间研究组织于 2019 年 9 月启动了 NETRA 项目(空间物体跟踪和分析网络),该项目旨在通过整合雷达、望远镜、数据处理和控制中心,为印度提供自己的 SSA 网络
•NHS采用的主要新系统和过程是在设计中常规评估的欺诈风险(初始欺诈影响评估)。•通过有效的地平线扫描和欺诈风险评估,确定了新兴风险并在整个部门进行协作。•操作智能和经验教训的评论为预防欺诈行动(系统弱点)的计划提供了信息。•数据分析用于指导/告知整个部门的预防活动。•专注的通信活动和相关的影响已实现。•促进整个系统中有影响力的反欺诈活动,以此作为收入保护的手段和整个系统中广泛采用的建议。•反欺诈活动的价值更广泛地认可,并提高了对我们的反欺诈功能的意识和信心。
人,我们更好地理解了我们的目标和行动草案对黑人、亚裔和少数族裔生活的影响(见第 5 章“您告诉我们的内容以及我们的回应”)。这有助于我们以综合的方式看待影响,并支持我们通过综合影响评估方法继续评估影响。拟议的目标和行动的影响是在综合影响评估 (IIA) 工具中制定和记录的,该工具包括儿童权利影响评估、平等影响评估和对子孙后代福祉义务的考虑。IIA 的第一个版本与种族平等行动计划草案咨询(2021 年 3 月)一起发布,我们将发布更新后的结论,并继续将其用作实时资源,为计划的实施以及我们如何衡量和监测变化提供信息。
卷积神经网络(CNN)在几十年前就无法想象的表演,这要归功于采用了数百层和近数十亿个可训练的参数的非常大的模型。然而,解释他们的决策是很不困难的,因为它们是高度非线性的,并且过度参数化。此外,对于现实生活中的应用,如果模型利用数据的伪造相关性来预测预测,则最终用户将怀疑该决定的有效性。尤其是,在医学或关键系统等高风险场景中,ML必须保证使用正确的功能来计算预测并防止伪造的关联。因此,近年来,可解释的人工智能(XAI)研究领域一直在不断发展,以了解黑盒模型中的决策机制。在本文中,我们关注事后解释方法。值得注意的是,我们对反事实解释的不断增长分支(CE)[63]。ce旨在创建输入样本的最小但有意义的扰动,以更改固定预告片模型给出的原始决定。尽管CE和对抗性示例之间的观点具有一些相似之处[44],但CE的扰动必须是可以理解和合理的。相比之下,对抗性示例[37]包含与人眼无法区分的高频噪声。总体而言,CE目标四个目标:(i)解释必须使用(ii)稀疏修改,即具有最小扰动的实例。此外,(iii)解释必须是现实的,并且可以通过
1* 1化学与化学工程学院,甘努国际科学和技术合作基地,退水化学功能材料,西北师范大学,兰州730070,P.R。China 2 Key laboratory for Advanced Materials and Joint International Research Laboratory of Precision Chemistry and Molecular Engineering, Feringa Nobel Prize Scientist Research Centre, School of Chemistry and Molecular Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, P. R. China 3 Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, Materials Innovation Factory, and Department of Chemistry, University of Liverpool, Liverpool, UK L69 7ZD 4英国利物浦利物浦大学化学系L69 7ZD 5化学学院,伯明翰大学,伯明翰大学,埃德巴斯顿,英国伯明翰,英国伯明翰B15 2TT 2TT相应电子邮件:aicooper@liverpool@liverpool.ac.ac.uk; xgong@ecust.edu.cn; xfwu@liverpool.ac.uk; t.hasell@liverpool.ac.uk; quanzhengjun@hotmail.com; §:这些作者对这项工作也同样贡献。
我们要感谢 Anat Admati、Pat Akey、Elisabeth Kempf、Randall S. Kroszner、Ruichang Lu、Jiandong Ju、David Parsley、Jun Yang、Frank Yu、Stefan Zeume 以及 2021 年美国金融协会会议、2021 年伦敦政治金融 (POLFIN) 研讨会、2021 年欧洲金融协会会议、2021 年亚洲金融和经济研究局会议、2021 年中国国际金融会议、北京大学光华管理学院、清华大学五道口金融学院、人民大学和中美贸易会议的研讨会参与者。我们还要感谢 Lin Lv 和 Ziqiong Xi 提供的出色研究协助。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
它是什么?反胁迫工具 (ACI) 旨在阻止和抵制第三国的胁迫行为。欧盟委员会认为,非欧盟国家试图影响欧盟和/或其成员国不采取或撤回特定政策措施的做法应被定义为经济胁迫。因此,ACI 工具旨在通过实施反补贴措施来打击这些做法。这些措施包括但不限于暂停关税减让、征收关税和限制商品进口、进入欧盟公共采购、暂停服务贸易和与贸易有关的知识产权 (IPR)。正如欧盟对俄罗斯的制裁所表明的那样,还可以采取其他非常规措施。